合并两个条件复杂的熊猫数据帧
原文:https://www.geesforgeks.org/merge-two-pandas-data frames-with-complex-conditions/
在本文中，我们将讨论如何在一些复杂的条件下合并两个熊猫数据帧。熊猫中的数据帧可以使用 pandas.merge() 方法进行合并。
语法:
熊猫. merge(参数)
返回:两个合并对象的数据帧。
在处理数据集时，可能需要合并具有一些复杂条件的两个数据框，以下是合并具有一些复杂条件的两个数据框的一些示例。
例 1 :
使用 merge()函数合并两个数据帧，参数作为两个数据帧。
蟒蛇 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# creating dataframes
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
'Name': ['John', 'Tom', 'Simon', 'Jose']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 5],
'Class': ['Second', 'Third', 'Fifth', 'Fourth']})
# merging df1 and df2 with merge function
df = pd.merge(df1, df2)
print(df)
输出:
例 2 :
使用 merge()函数在数据框的某个指定列名上合并两个数据框。
蟒蛇 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# creating dataframes
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Tom', 'Simon', 'Jose'],
'Age': [5, 6, 4, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Tom', 'Jose'],
'Class': ['Second', 'Third', 'Fifth']})
# merging df1 and df2 with merge function
# with the common column as Name
df = pd.merge(df1, df2, on='Name')
print(df)
